Чи є приклади того, хто застосовує квантові алгоритми до проблем обчислювальної біології?

Як випливає з назви, я шукаю опубліковані приклади квантових алгоритмів, що застосовуються до проблем обчислювальної біології. Очевидно, що шанси великі, що практичних прикладів не існує (поки що) - мене цікавить будь-який доказ понять . Деякі приклади обчислювальної проблеми біології в цьому контексті:

• Прогнозування білкової структури (вторинне, третинне)
• Зв'язування з лігандом
• Багаторівневе вирівнювання послідовності
• Де-ново Асамблея
• Програми машинного навчання

Я знайшов лише одне таке посилання, яке, на мою думку, є ілюстративним для того, що я шукаю. У цьому дослідженні для зв’язування фактора транскрипції використовувався D-Wave, однак було б цікаво мати приклади поза сферою адіабатичних квантових обчислень.

• Квантовий відпал проти класичного машинного навчання застосовується до спрощеної задачі обчислювальної біології

З точки зору квантового моделювання їх декілька. Хоча вони, очевидно, не є моделюванням у масштабі, який часто вважають біологічно релевантним, можна уявити, що цей напрямок досліджень є попередником моделювання великих молекул біологічного значення (серед багатьох інших).

• Хмарні квантові обчислення атомного ядра
• Масштабоване квантове моделювання молекулярних енергій

Отже, окрім зв’язування факторів транскрипції та квантового моделювання, чи існують якісь інші докази існуючих понять, які стосуються біології?

Оновлення: я прийняв найкращу відповідь на даний момент, але я перевіряю, чи з’являються ще якісь приклади. Ось ще один, я знайшов, дещо старий (2010 р.), Який спрямований на демонстрацію ідентифікації конформацій білка з низьким енергоресурсом у ґратчасто-білкових моделях - також публікація D-Wave.

Мені не вдалося знайти посилання конкретно в квантовій біології. Однак я виявив огляд під назвою квантове біомолекулярне моделювання .

Вам може бути цікаво, але це з 2010 року. Поле розвивалося з тих пір, але, мабуть, ідеї залишаються подібними. Автори зосереджуються більше на ідеї здатності квантового комп’ютера одночасно спробувати всі класичні шляхи.

Я мало знаю про поле та звичайну практику. Однак якщо обчислювальна біологія більш орієнтована на оптимізацію, то застосовувати алгоритми квантового пошуку або гібридні класичні-квантові установки повинні бути придатними (навіть якщо це не практично на даний момент).

Тепер про машинне навчання, з квантовими обчисленнями, це трохи незрозуміло. Особливо з назвою Квантове машинне навчання. Приймаються різні підходи / цілі. Деякі алгоритми призначені для швидкого прискорення класичних алгоритмів (заснованих на гіпотетичному пристрої під назвою qRAM), таких як K-Means, SVM ... Або використовувати QC для надання допомоги в навчальному процесі в класичних алгоритмах, таких як машини з обмеженим болтцманом. Деякі зосереджуються на тому, щоб робити ML з квантовими даними, наприклад, стискаючи квантові дані.

Висновок: у нас поки немає чіткої ідеї, але це робить її захоплюючою. У процесі ми можемо просто створити нові алгоритми або вдосконалити поточні класичні.

Редагувати : Нещодавно у прес-релізі було оголошено про партнерство між Rigetti Computing та Entropica Labs для розробки реальних застосувань квантових обчислень для біоінформатики та геноміки.

Квантове моделювання може бути використане для тестування моделей, які могли б описати певний біологічний процес. Наприклад, документ про 2018 рік від Potočnik et al. досліджували моделі легкого збирання з використанням надпровідних квантових схем (див. малюнок нижче).

В даний час відкритим є питання, чи грає квантова механіка важливу функціональну роль у біологічних процесах. Деякі кандидатські біологічні процеси, де квантова механіка може грати таку роль, включають магнітоприйняття у птахів, нюх та легке збирання.